我正在尝试使用 princomp
进行 PCA 分析R中的函数。
以下是示例代码:
mydf <- data.frame (
A = c("NA", rnorm(10, 4, 5)),
B = c("NA", rnorm(9, 4, 5), "NA"),
C = c("NA", "NA", rnorm(8, 4, 5), "NA")
)
out <- princomp(mydf, cor = TRUE, na.action=na.exclude)
Error in cov.wt(z) : 'x' must contain finite values only
我试图删除
NA
从数据集中,但它不起作用。ndnew <- mydf[complete.cases(mydf),]
A B C
1 NA NA NA
2 1.67558617743171 1.28714736288378 NA
3 -1.03388645096478 9.8370942023751 10.9522215389562
4 7.10494481721949 14.7686678743866 4.06560213642725
5 13.966212462717 3.92061729913733 7.12875100279949
6 -1.91566982754146 0.842774330179978 5.26042516598668
7 0.0974919570675357 5.5264365812476 6.30783046905425
8 12.7384749395121 4.72439301946042 2.9318845479507
9 13.1859349108349 -0.546676530952666 9.98938028956806
10 4.97278207223239 6.95942086859593 5.15901566720956
11 -4.10115142119221 NA NA
即使我可以删除
NA
可能没有帮助,因为每一行或每一列都至少有一个缺失值。是否有任何 R 方法可以估算数据进行 PCA 分析?更新:根据答案:
> mydf <- data.frame (A = c(NA, rnorm(10, 4, 5)), B = c(NA, rnorm(9, 4, 5), NA),
+ C = c(NA, NA, rnorm(8, 4, 5), NA))
> out <- princomp(mydf, cor = TRUE, na.action=na.exclude)
Error in cov.wt(z) : 'x' must contain finite values only
ndnew <- mydf[complete.cases(mydf),]
out <- princomp(ndnew, cor = TRUE, na.action=na.exclude)
这有效,但默认
na.action
不起作用。是否有任何方法可以估算数据,因为在实际数据中,我几乎每列都缺少值?这样的结果
NA
遗漏会给我〜0行或列。
最佳答案
这是因为你使用了 NA 的字符版本,它真的不是 NA。
这证明了我的意思:
is.na("NA")
is.na(NA)
我会在创建级别修复它,但这是一种修复它的方法(因为你使用了字符“NA”,它构成了类
character
的整个列,这意味着你也必须使用 as.numeric
来修复它):FUN <- function(x) as.numeric(ifelse(x=="NA", NA, x))
mydf2 <- data.frame(apply(mydf, 2, FUN))
ndnew <- mydf[complete.cases(mydf2),]
ndnew
产生:
A B C
3 11.3349957691175 6.97143301427903 -2.13578124048775
4 5.69035783905702 -2.44999550936244 -4.40642099309301
5 -0.865878644072023 6.03782080227184 9.83402859382248
6 6.58329959845638 5.67811450593805 12.4477770011262
7 0.759928613563254 16.6445809805028 9.45835418422973
8 11.3798459951171 1.36989010500538 0.784492783538675
9 0.671542080233918 5.9024564388189 16.2389092991422
10 3.64295741533713 9.78754135462621 -2.4293697924212
编辑:=============================================== ===========
“这有效,但默认的 na.action 不起作用”
对 princomp 不太了解,但这有效(不知道为什么函数的 na.action 没有):
out <- princomp(na.omit(mydf), cor = TRUE)
“是否有任何方法可以估算数据,因为在真实数据中我几乎每列都缺少值?这样的省略结果会给我〜0行或列”
这确实是一个与您的第一个问题不同的问题,您应该在自己研究一下该主题后开始一个新线程。
关于r - 在使用 R 进行 PCA 分析之前省略 NA 和数据插补,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10386439/